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循环神经网络(RNN)

循环神经网络(recurrent neural network, RNN),也叫递归神经网络循环神经网络通过使用带自反馈的神经元,能够处理任意市场的序列。循环神经网络比前馈神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经管饭的应用于语音识别,语音模型以及自然语言生成等任务上。 理论上循环神经网络可以近似任意的动态系统。如下图1给出了循环神经网络的示例。 ? 简单循环神经网络 我们先来看一个非常简单的循环神经网络,叫简单循环网络(Simple Recurrent Net-work,SRN)[Elman, 1990]。 ,图2为按时间展开的循环神经网络。 ? 图2 按时间展开的循环神经网络 梯度训练 ?

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循环神经网络RNN

什么是RNN 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络 所以,RNN引入“记忆”的概念,也就是输出需要依赖于之前的输入序列,并把关键输入记住。循环2字来源于其每个元素都执行相同的任务。 1.4 双向RNN 之前介绍的循环神经⽹络模型都是假设当前时间步是由前⾯的较早时间步的序列决定的,因此它 们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候,当前时间步也可能由后⾯时间步决定。 **双向循环神经⽹络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。**下图演⽰了⼀个含单隐藏层的双向循环神经⽹络的架构。 ? ? 其它类型的RNN **One to one:**这个可能没有那么重要,这就是一个小型的标准的神经网络,输入?然后得到输出?。

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    循环神经网络(RNN)简介

    循环神经网络的来源就是为了刻画一个序列当前的输出与之前历史信息的关系。 从网络结构上,循环神经网络会记忆之前时刻的信息,并利用之前时刻的信息影响后面节点的输出。 也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的,隐藏层的输入不仅包括输入层的输出,还包含上一时刻隐藏层的输出。 循环神经网络结构简图: ? 按时间展开后为: ? 由于各个权重和激活函数在不同的时刻是相同的,因此循环神经网络可以被看做是同一神经网络结构被无限复制的结果。 正如卷积神经网络在不同的空间位置共享参数,循环神经网络是在不同的时间位置共享参数,从而能够使用有限的参数处理任意长度的序列。 需要指出的是,理论上循环神经网络可以支持任意长度的序列,然而在实际训练过程中,如果序列过长,一方面会导致优化是出现梯度消失或梯度爆炸问题,另一方面,展开后的前馈神经网络会占用过大的内存,所以在实际中一般都会规定一个最大长度

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    【算法】循环神经网络RNN

    小编邀请您,先思考: 1 RNN和LSTM有什么异同? 2 RNN的输入和输出分别是什么? 3 如何用Python实现RNN? 没错,就是 RNN(循环神经网络) RNN 之所以称为循环神经网路,是因为一个序列当前的输出与前面的输出有关。 如果输入的序列中有4个单词,那么,横向展开网络后将有四个神经网络,一个网络对应一个单词,即RNN是在time_step上进行拓展。 下面解释一下图中的计算公式: · Xt是在时刻t时的输入。 梯度消失不仅存在于循环神经网络,也出现在深度前馈神经网络中。区别在于,循环神经网络非常深(本例中,深度与句长相同),因此梯度消失问题更为常见。 这些循环神经网络旨在解决梯度消失和有效学习长期依赖问题。 先来看看LSTM。 LSTM通过引入一个叫做“门”(gating)的机制来缓解梯度消失问题。

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    循环神经网络RNN)是如何循环的?

    循环神经网络RNN:Recurrent Neural Network)是一种主要用于处理和预测序列数据的神经网络。 何为循环? 顾名思义,一个时序当前的状态又被输入到网络中,和下一时刻的输入一起被训练,形成了回路,称之为循环。 image.png RNN按时间的维度展开为前馈神经网络长这样: image.png 每个时刻有两个输入一个输出:输入上一时刻的状态参数和当前时刻的输入参数,输出当前时刻的训练结果。 为什么用循环神经网络处理时序问题? 时序数据的时序信息往往也隐藏着重要的信息,当前时刻的数据与过往时刻的数据之间不是独立的,充分利用好之前时刻数据的隐藏信息,能够帮助我们更好地预测下一时刻的结果。 典型的循环神经网络:LSTM(长短时记忆网络) LSTM(long short-term memory)主要特点是长与短,指之前时刻的有用数据长度可以不一致,比如上面的例子,”小孩喜欢吃糖”对糖的预测只需要前面五个字

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    循环神经网络RNN | 基础篇

    到这里,关于RNN最基本的概念和运算方式就讲完了.

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    知识卡片 循环神经网络 RNN

    前言:本文简要介绍了循环神经网络RNN以及其变体长短时记忆LSTM和双向循环网络。 循环神经网络 RNN-Recurrent Neural Network 序列数据 ? 什么是循环神经网络? ? 传统的神经网络模型,层与层之间是全连接,但是隐藏层内的节点没有连接。序列信息中,节点存在被前一刻记忆的影响,隐藏层中的节点接收上一个节点的信息。 RNN被称为循环神经网络是其对一组序列的输入进行循环,重复同样的操作。 RNN序列处理 ? RNN处理序列的类型根据输入和输出的数量,有四种类型。 RNN神经网络图中,每一条边都代表一个参数,不同于传统的神经网络RNN在计算中共享U、V、W参数,即输出值Ot-1,Ot,Ot+1所用的U、V、W参数,这也是循环神经网络的特点,减少了需要学习的参数的数量 双向循环神经网络和注意力机制 Bidirectional RNN and Attention Mechanism 双向RNN(Bidirectional RNNs) ?

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    循环神经网络RNN)简易教程

    磐创AI分享 作者 | Renu Khandelwal 编译 | VK 来源 | Medium 我们从以下问题开始 循环神经网络能解决人工神经网络和卷积神经网络存在的问题。 当我们需要处理需要在多个时间步上的序列数据时,我们使用循环神经网络RNN) 传统的神经网络和CNN需要一个固定的输入向量,在固定的层集上应用激活函数产生固定大小的输出。 在RNN中,我们共享权重并将输出反馈给循环输入,这种循环公式有助于处理序列数据。 RNN利用连续的数据来推断谁在说话,说什么,下一个单词可能是什么等等。 RNN是一种神经网络,具有循环来保存信息。 RNN被称为循环,因为它们对序列中的每个元素执行相同的任务,并且输出元素依赖于以前的元素或状态。这就是RNN如何持久化信息以使用上下文来推断。 ? RNN是一种具有循环神经网络 RNN在哪里使用? 将RNN展开为四层神经网络,每一步共享权值矩阵W。 隐藏状态连接来自前一个状态的信息,因此充当RNN的记忆。任何时间步的输出都取决于当前输入以及以前的状态。

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    循环神经网络RNN基础(一)

    为了处理这种数据,RNN应运而生,像是存在一定的记忆性。在RNN中,上一时刻隐藏层的的状态参与到了这一时刻的计算,如下图所示。 ? ? RNN可以应用于:语音识别、文本分类、情感分类、机器翻译以及我们所熟悉的DNA/RNA序列的分析等等。 RNN存在以下几种不同的结构: ? 对于简单的RNN模型容易存在以下两种问题:梯度消失和梯度爆炸。这是因为在反向传播算法计算的过程中,假如梯度小于1,那么在较多的层数的连乘中,梯度可能会逐渐趋近于0,造成梯度消失。 (随缘更新RNN~)

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    循环神经网络RNN原理梳理

    RNN结构 ? 上图为Tx​=Ty,T为序列长度, ? 首先先通过RNN的前向传播,如果输入的数据序列经过10个时间步,那么将复制RNN单元10次,每个单元将前一个单元中的隐藏状态 ? 和当前时间步的输入数据 ? 作为输入。 它为此时间步输出隐藏状态 ? RNN反向传播 循环神经网络可以看作是单元的重复,首先要实现单个时间步的计算 ? 就像在完全连接的神经网络中一样,成本函数J的导数通过链式法则计算,通过RNN向后传播。 链式法则通过计算 ? 来更新Wax,Waa,ba 更新参数 更新Wax、Waa、Wya、ba、by 模型结构总结 模型的结构如下: 初始化参数 循环: 前向传播计算损失 反向传播计算关于损失的梯度

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    详解循环神经网络RNN(理论篇)

    因此,循环神经网络RNN)粉墨登场。 在这篇文章中,我假设读者了解神经网络的基本原理。 目录 我们需要一个用于处理序列的神经网络 什么是循环神经网络RNN) 理解循环神经元(Recurrent Neuron)的细节 用Excel实现循环神经元的前向传播 循环神经网络的后向传播(BPTT) 我们需要一个用于处理序列的神经网络 在深入了解循环神经网络的细节之前,让我们考虑一下我们是否真的需要一个专门处理序列信息的网络。 递归神经网络的优点在于其应用的多样性。当我们使用RNN时,它有强大的处理各种输入和输出类型的能力。看下面的例子。 让我们看看RNN的架构是怎样的。 什么是循环神经网络RNN) 假设我们的任务是预测句子中的下一个词。让我们尝试使用MLP(多层感知机)完成它。

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    详解循环神经网络RNN(实践篇)

    ,而循环神经元将使用这个状态和新输入字母来计算下一个状态. 步骤6: 在每一个状态,循环神经元还会计算输出. 现在我们来计算一下字母e的输出 ? ? ? 好,我们面对的下一个大问题就是:RNN网络中如何实现后向传播?如何通过反馈循环来升级我们的权重? 循环神经网络的后向传播(BPTT) 很难凭想象理解一个递归神经网络的权重是如何更新的。 ) 随后对循环神经元的权重进行升级 展开的网络看起来像一个普通的神经网络。 反向传播也类似于普通的神经网络,只不过我们一次得到所有时间步的梯度。我知道你在担心什么,现在如果有100个时间步,那么网络展开后将变得非常巨大(这是个挑战性的问题,我们后面讲介绍如何克服)。 如果你不想深入了解这背后的数学,所有你需要知道的是,按照时间步展开后的反向传播类似于常规神经网络的反向传播。

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    我理解的循环神经网络RNN

    说到循环神经网络,其实我印象是比较深的,因为循环神经网络是我接触的第一个深度学习模型,大概在一年半前吧,那时候我还没有深度学习的概念,算是刚入门机器学习。 做文本生成的RNN,英文名叫RecurrentNeural Networks, 中文名叫循环神经网络。 百度上的解释是一个叫时间递归神经网络,一个叫结构递归神经网络,这个解释也说的过去,因为循环神经网络一般就是处理的带有时序性质的数据,也就是存在时间的先后关系。 这就是所谓的循环,从哪里来然后回到那里去。 对于梯度消失,比梯度爆炸要难处理一些,因为梯度消失不好检测,但是方法也是有的,可以通过初始化方法,激活函数和使用类似LSTM或者GRU之类的循环神经网络

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    RNN循环神经网络之通俗理解!

    循环神经网络RecurrentNeural Network (RNN),是一个拥有对时间序列显示建模能力的神经网络RNN相对于传统前馈神经网络的“循环”之处具体表现为RNN网络会对之前输入的信息进行记忆归纳,并把这份“记忆”应用于当前的计算。 基本玩法 如果按照命名来说,其实还有一种one2one的RNN,然而这并没有任何意义,因为这样并没有任何“循环”,还不如说是一个前馈神经网络呢。 双向RNN示意 当然联合使用多个RNN并不只有简单的双向RNN一种,其实RNN可以更Deep一些,我们可以同时堆叠使用多层的RNN。 总结 在人工智能、深度学习大热的今天,RNN作为一种基本的深度神经网络形式,做到了收放自如、伸缩有度,可玩性十分的高。

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    循环神经网络 – Recurrent Neural Network | RNN

    百度百科版本 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元) 对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代,并在二十一世纪初发展为重要的深度学习(deep learning)算法 ,其中双向循环神经网络(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory networks,LSTM)是常见的的循环神经网络。 查看详情 维基百科版本 循环神经网络RNN)是一类神经网络,其中节点之间的连接形成一个有向图沿着序列。这允许它展示时间序列的时间动态行为。 有限脉冲递归网络是一种有向无环图,可以展开并用严格的前馈神经网络代替,而无限脉冲循环网络是一种无法展开的有向循环图。

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    用pytorch写个RNN 循环神经网络

    本文是调用了人家现成的RNN,两篇文章虽然都是RNN的代码实现,但是二者有本质区别。 设置隐藏层大小的256在这里RNN层直接使用pytorch提供的RNN。 因为之后的双向rnn会用到。not self.rnn.bidirectional也就是说当这个RNN不是双向的时候,进入if语句。此时设定它只有一个隐藏层,并且设定它的vocab_size。 根据rnn的类型来决定初始化的状态。 isinstance(self.rnn, nn.LSTM)是看我们的self.rnn是不是nn.LSTM,如果他只是一个普通的rnn,那就直接对其进行隐藏状态的初始化就可以了;如果他是LSTM的时候,它的隐形状态需要初始化为张量

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    循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍

    循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍   循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural 不同于传统的FNNs(Feed-forward Neural Networks,前向反馈神经网络),RNNs引入了定向循环,能够处理那些输入之间前后关联的问题。 定向循环结构如下图所示: ?   该tutorial默认读者已经熟悉了基本的神经网络模型。 上图将循环神经网络进行展开成一个全神经网络。例如,对一个包含5个单词的语句,那么展开的网络便是一个五层的神经网络,每一层代表一个单词。 从结构上讲,ESNs是一种特殊类型的循环神经网络,其基本思想是:使用大规模随机连接的循环网络取代经典神经网络中的中间层,从而简化网络的训练过程。因此ESNs的关键是中间的储备池。

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    PyTorch学习系列教程:循环神经网络RNN

    导读 前两篇推文分别介绍了DNN和CNN,今天本文来介绍深度学习的另一大基石:循环神经网络,即RNNRNN应该算是与CNN齐名的一类神经网络,在深度学习发展史上具有奠基性地位。 注:RNN既用于表达循环神经网络这一类网络,也用于表达标准RNN模块。正常情况下不存在理解歧义,因此本文不加以明确区分。 而左侧呢,其实就是把这个循环处理的流程抽象为一个循环结构,也就是那个指向自己的箭头。 这个用指向自己的箭头来表示神经网络循环,乍一看还挺唬人的! 至此,其实就已经完成了标准RNN的结构介绍。 上述大体介绍了循环神经网络的起源,并简要介绍了三种最常用的循环神经网络单元结构:RNN、LSTM和GRU。 03 RNN适用的场景 论及循环神经网络适用的场景,其实答案是相对明确的,即序列数据建模。

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    深度学习算法原理——循环神经网络RNN

    概述 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)主要用于时序数据,最常见的时序数据如文章,视频等,t时刻的数据与t−1时刻的数据存在内在的联系。 RNN模型能够对这样的时序数据建模。 2. 算法原理 RNN模型的基本结构如下所示(图片来自参考文献): ? 如上图所示,循环神经网络通过使用自带反馈的神经元,能够处理任意长度的时序数据,对此结构按照时间展开的形式如下所示(图片来自参考文献): ? 2.1. RNN的计算过程 image.png 2.3. RNN中参数的求解 image.png 2.4. RNN存在的问题 从上述的BPTT过程来看,RNN存在长期依赖的问题,由于反向传播的过程中存在梯度消失或者爆炸的问题,简单的RNN很难建模长距离的依赖关系。

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    循环神经网络(RNN)详解-计算公式推导

    RNN计算公式 RNN结构图结构 图中变量名介绍 a:上一个时间步的激活值(activate value) x :第x个输入(一句话中第x个字) y:第y个输出(预测值) Waa:与激活值进行计算的参数 GRU 回顾RNN rnn的算法结构图: 图虽然简单,但是意思都到了。 该值就是原来RNN里边的a。 很明显,核心就是上一层的a的值和当前层的输入分别和参数矩阵运算得到当前层的输出,只是换不同的激活函数得到不同含义的值。 比如:g就是将c(RNN中的a)和输入x分别和参数矩阵运算后,使用sigmoid函数得到更新门。 公式1:c是记忆细胞,与RNN中的a相同。公式2:cc是候选记忆细胞,即新的需要记忆的值。 在图中,流程是: step1: 使用c(即RNN中的a)和x分别与对应的参数矩阵运算:将得到的结果使用sigmoid函数得到更新门的值,使用tanh得到候选记忆细胞的值。

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